Auf einen Blick
Manager für Datenanalytik und Performance Management bei RBC mit Fokus auf Data-driven Insights, Finanzauswirkungsanalyse und Operational Optimization. Verfügbare Positionen in Toronto oder an anderen Standorten.
💰 ~CAD 100.000–140.000/Jahr (geschätzt)
📊 Mid-Level
🕒 Vollzeit
🌍 Vor Ort
🗺️ Americas
- 3+ Jahre Datenanalyse im Finanzsektor
- Bachelor in Data Science oder Statistik
- Python, SQL und Tableau-Kenntnisse erforderlich
- Master's Degree oder Data-Analytics-Zertifizierungen bevorzugt
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Python
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Gehalt geschätzt anhand Geschätzt basierend auf Data Manager-Position, Finanzdienstleistungs-Sektor, Toronto, 3+ Jahre Erfahrung (typisch CAD 100k-140k). Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- Datenanalytiker mit Finanzdienstleistungs-Erfahrung
- Business-Intelligence-Profis mit Python/SQL-Kenntnissen
- Kandidaten mit statistischem oder Data-Science-Hintergrund
🚫 Weniger geeignet
- Junior-Datenanalytiker ohne 3+ Jahre Erfahrung
- Kandidaten ohne Finanzsektor-Erfahrung
- Remote-only Arbeiter (Vor-Ort Position)
💡 Gut zu wissen
- Bewerbungsfrist: 9. Juni 2026
- 37,5 Stunden pro Woche; kann Multi-Standort Position sein
- Fokus auf Data Governance und Risk Compliance
Über das Unternehmen
RBC Personal Operations (PBO) ist eine Abteilung der Royal Bank of Canada, die sich auf Datenanalytik und Performance Management konzentriert. Das Team nutzt Datenanalyse, um Geschäftsstrategien zu unterstützen und Risiken zu identifizieren.
Deine Aufgaben
- Durchführung von End-to-End-Datenanalytik-Projekten zur Lösung von Geschäftsproblemen
- Wartung von routinemäßigen Datenberichten für verschiedene Geschäftsbereiche
- Verbindung von Datentrends mit finanziellen Auswirkungen und prädiktiver Analytik
- Unterstützung der Ressourcenkapazitäts-Management-Berichterstattung
- Zusammenarbeit mit Geschäftseinheiten zur Umwandlung von Anforderungen in Analytics-Lösungen
- Bereitstellung von Insights und Empfehlungen für Produktivitätssteigerung und Kostenoptimierung
Deine Voraussetzungen
- 3+ Jahre Datenanalyse-Erfahrung im Finanzdienstleistungssektor
- Bachelor-Abschluss in Data Science, Statistik oder verwandtem Bereich
- Proficienz mit Datameer, Python, SQL, Tableau, Excel oder Visualisierungs-Tools
- Ausgezeichnete mündliche und schriftliche Kommunikation
- Selbstmotivation und analytisches Denken
Benefits
- Möglichkeit, einen dauerhaften Einfluss zu schaffen
- Arbeit mit großartigem und unterstützendem Team
- Herausfordernde und bedeutungsvolle Aufgaben
